AI Compute Radar

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

• Conexión: Computadora o nube
• Transporte: stdio, Streamable HTTP
• Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Necesitas

• Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet
• npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

https://aicomputeradar.dev/api/mcp

{
  "mcpServers": {
    "ai-compute-radar": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-compute-radar"
      ]
    }
  }
}

claude mcp add --transport http ai-compute-radar https://aicomputeradar.dev/api/mcp

claude mcp add ai-compute-radar -- npx -y ai-compute-radar

{
  "mcpServers": {
    "ai-compute-radar": {
      "url": "https://aicomputeradar.dev/api/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ai-compute-radar": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-compute-radar"
      ]
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "ai-compute-radar": {
      "type": "http",
      "url": "https://aicomputeradar.dev/api/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "ai-compute-radar": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ai-compute-radar"
      ]
    }
  }
}

https://aicomputeradar.dev/api/mcp

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 7 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

• trending_models

  Tracked AI models ranked by Heat Score (0–100, weighted percentiles of measured Hugging Face/OpenRouter signals) with the raw signals, local-run facts (GGUF size, quantization) and links. Models still collecting a week of history have heat=null and rank after scored ones.

• find_fit

  Which tracked models run on a given GPU or Mac: measured GGUF weights + computed context cache + runtime overhead versus usable memory. Returns the best recommendation and every verdict (EXCELLENT/GOOD/TIGHT/OFFLOAD_REQUIRED/NOT_RECOMMENDED/UNKNOWN) with plain-language reasons. G

• gpu_prices

  Median verified on-demand rental price per GPU class on Vast.ai (USD per hour), with min/p75 and offer counts, the collection timestamp, and per class the Rent Index: this week's median against last week and against the first week collected, a trend word, and the days excluded as

• price_history

  Daily price history per GPU class and source, up to 90 days: the rows the Rent Index and the 30-day range are computed from. Marketplace days (Vast.ai, Clore.ai) are medians over the day's counted hourly medians with min, p75 and offer count; list-price days (RunPod, AWS, Azure,

• list_hardware

  Curated GPU and Mac profiles the fit engine knows — ids, memory, usable memory after margins, bandwidth. Use an id with find_fit.

• weekly_pick

  The current pick of the week: one tracked model chosen by a published rule (largest counted Heat Score rise among models that run comfortably on a consumer card of up to 24 GB), with the numbers frozen at selection time, a device-by-device fit ladder and the written report includ

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

• ! Precaución

  El creador coincide con el repo

  El registro no indica ningún repo de código fuente, así que no podemos relacionar a quien lo publicó (aicomputeradar.dev) con el código

• … Aún sin revisar

  Sigue en mantenimiento

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• … Aún sin revisar

  Tiene licencia

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• ✓ Superada

  El endpoint responde

  Respondió en 364 ms (HTTP 200)

• – No aplica

  Inicio de sesión con OAuth

  No hace falta iniciar sesión

• ✓ Superada

  Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

  Leímos 6 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Otrosi

• Más estrellas que el 0% de los otros 18333 servidores de esta categoría
• Publicado en el registro más recientemente que el 78% de los otros 18333 servidores de esta categoría
• Revisiones básicas iguales o mejores que el 36% de los otros 18333 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

README del creador

No se encontró un README en el repo